library(readxl)
library(tidyverse)
## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.0 ──
## ✓ ggplot2 3.3.3     ✓ purrr   0.3.4
## ✓ tibble  3.1.0     ✓ dplyr   1.0.5
## ✓ tidyr   1.1.3     ✓ stringr 1.4.0
## ✓ readr   1.4.0     ✓ forcats 0.5.1
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()
library(gt)

Kosten des Gesundheitswesens nach Leistungen

Daten importieren

library(readxl) # https://readxl.tidyverse.org/

# was sehen wir?
# read_excel(path = here::here("data/raw/je-d-14.05.01.03.xlsx"))

download.file(url = "https://www.bfs.admin.ch/bfsstatic/dam/assets/14840808/master", 
              destfile = here::here("data/raw/je-d-14.05.01.03.xlsx"))

gesundheit <- read_excel(path = here::here("data/raw/je-d-14.05.01.03.xlsx"),
                         skip = 2, 
                         n_max = 44)
## New names:
## * `` -> ...1
## * `` -> ...2

Daten aufräumen

gesundheit_total <- gesundheit %>% 
  slice(-1) %>% 
  rename(kategorie_code = ...1,
         kategorie_name = ...2) %>% 
  filter(str_length(kategorie_code) == 1) %>% 
  pivot_longer(cols = !c(kategorie_code, kategorie_name), 
               names_to = "jahr", 
               values_to = "mio_chf") %>% 
  mutate(jahr = as.numeric(jahr))   %>% 
  mutate(kategorie_name = str_replace(string = kategorie_name,
                                      # Regular Expression pattern für eine Zahl (d) und die Klammer )
                                      pattern = " \\d\\)", 
                                      replacement = "")) 


leistungen <- gesundheit_total %>% 
  select(kategorie_code, kategorie_name) %>% 
  distinct()

gesundheit_tidy <- gesundheit %>% 
  slice(-1) %>% 
  rename(sparte_code = ...1,
         sparte_name = ...2) %>% 
  mutate(kategorie_code = case_when(
    str_length(sparte_code) == 1 ~ sparte_code,
    TRUE ~ NA_character_
  )) %>% 
  relocate(kategorie_code) %>% 
  fill(kategorie_code) %>% 
  filter(str_length(sparte_code) > 1) %>% 
  pivot_longer(cols = !kategorie_code:sparte_name,
               names_to = "jahr",
               values_to = "mio_chf", 
               values_drop_na = TRUE) %>% 
  mutate(jahr = as.numeric(jahr)) %>% 
  left_join(leistungen) %>% 
  mutate(kategorie_name = str_replace(string = kategorie_name,
                                      # Regular Expression pattern für eine Zahl (d) und die Klammer )
                                      pattern = " \\d\\)", 
                                      replacement = "")) %>% 
  mutate(sparte_name = str_replace(string = sparte_name,
                                   # Regular Expression pattern für eine Zahl (d) und die Klammer )
                                   pattern = " \\d\\)", 
                                   replacement = "")) %>% 
  relocate(kategorie_name, .after = "kategorie_code") 
## Joining, by = "kategorie_code"

Daten visualisieren

plot_gesundheit_total <- gesundheit_total %>% 
  ggplot(aes(x = jahr, y = mio_chf, color = kategorie_name)) +
  geom_point() +
  geom_path() +
  scale_color_brewer(type = "qual") +
  theme_minimal()

plot_gesundheit_total

plotly::ggplotly(plot_gesundheit_total)

Daten tabellarisch darstellen

# Daten eingrenzen 
gesundheit_sparte_tab <- gesundheit_tidy %>% 
  filter(jahr >= 2010) %>% 
  select(-ends_with("code")) %>% 
  pivot_wider(names_from = "jahr", values_from = "mio_chf") 

# Variablen Namen der Jahreszahlen speichern
jahr_var <- gesundheit_sparte_tab %>% 
  select(`2010`:`2018`) %>% 
  names()

# Tabelle darstellen

# Daten
gesundheit_sparte_tab %>% 
  gt(rowname_col = "sparte_name",
     groupname_col = "kategorie_name") %>% 
  tab_header(title = "Kosten des Gesundheitswesens nach Leistungen 2010 bis 2018") %>% 
  tab_spanner(label = "In Millionen Franken",
              columns = vars(jahr_var)) %>% 
  fmt_number(columns = vars(jahr_var),
             decimals = 0,
             sep_mark =  " ") %>% 
  tab_source_note(source_note = md("**Quelle:**  Bundesamt für Statistik (BFS) – 
                                   Kosten und Finanzierung des Gesundheitswesens")) %>% 
  tab_source_note(source_note = md("**Datenbezug:** [opendata.swiss](https://opendata.swiss/de/dataset/kosten-des-gesundheitswesens-nach-leistungen6)")) %>% 
  tab_footnote(
    footnote = "Neuberechnung ab 2010. Retropolation auf Basis bisheriger Wachstumsraten für die Jahre 1995-2009.", 
    locations = cells_title()) %>% 
  summary_rows(groups = TRUE,
               columns = jahr_var,
               fns = list(Summe = "sum"),
               formatter = fmt_number,
               decimals = 0,
               sep_mark = " ") %>%
  grand_summary_rows(columns = jahr_var,
                     fns = list(Total = "sum"),
                     formatter = fmt_number,
                     decimals = 0,
                     sep_mark = " ") %>%
  tab_options(
    row_group.background.color = "#E4E7F6",
    summary_row.background.color = "#DCDCDC",
    grand_summary_row.background.color = "#808080", 
  ) 
## Warning in if ((loc$groups %>% rlang::eval_tidy()) == "title") {: the condition
## has length > 1 and only the first element will be used
Kosten des Gesundheitswesens nach Leistungen 2010 bis 20181
In Millionen Franken
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Stationäre Kurativbehandlung
Stationäre somatische Akutbehandlung 11 696 11 878 12 397 12 946 13 118 13 469 13 832 13 786 13 622
Stationäre Psychiatriebehandlung 1 674 1 699 1 771 1 836 1 819 1 905 1 912 1 917 1 908
Stationäre Geburtshausbehandlung 3 5 8 9 10 12 14 16 17
Summe 13 373 13 583 14 176 14 791 14 947 15 386 15 758 15 718 15 548
Ambulante Kurativbehandlung
Ambulante somatische Akutbehandlung im Spital 4 226 4 315 4 717 4 969 5 427 5 677 6 136 6 307 6 409
Ärztliche Behandlung, ambulant, Einzelleistungen 4 509 4 317 4 273 4 343 4 405 4 638 4 711 4 690 3 871
Ärztliche Behandlung, ambulant, Managed Care 1 582 1 984 2 277 2 578 2 839 3 195 3 400 3 659 3 797
Zahnbehandlung 4 022 4 089 4 171 4 251 4 347 4 279 4 256 4 473 4 684
Ambulante Psychiatrie- und Psychologiebehandlung, kurativ 864 854 923 987 1 121 1 169 1 263 1 301 1 391
Ambulante Geburtshilfe, ambulante Geburtshausbehandlung 53 58 61 65 73 84 106 116 125
Andere kurative Therapien 552 491 503 496 468 500 566 563 477
Summe 15 808 16 109 16 924 17 688 18 681 19 541 20 436 21 108 20 753
Rehabilitation
Stationäre Rehabilitation 1 692 1 698 1 695 1 719 1 678 1 817 1 833 1 834 1 892
Ambulante Rehabilitation, nicht-psychosomatisch 1 071 1 090 1 138 1 206 1 401 1 561 1 728 1 829 1 931
Summe 2 764 2 789 2 834 2 925 3 080 3 378 3 560 3 663 3 823
Langzeitpflege
Langzeitpflege in Institutionen 10 952 11 491 11 950 12 264 12 548 12 873 13 031 13 376 13 674
Häusliche Langzeitpflege, engerer Sinn: Pflege 1 637 1 765 1 882 1 991 2 080 2 257 2 417 2 566 2 700
Häusliche Langzeitpflege, weiterer Sinn: Haushalt etc. 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Summe 12 589 13 257 13 832 14 255 14 628 15 129 15 449 15 943 16 374
Unterstützende Dienstleistungen
Laboranalysen 1 025 1 103 1 131 1 319 1 455 1 559 1 717 1 871 1 939
Transport und Rettung 304 334 346 401 406 438 465 460 476
Radiologie 766 799 843 951 1 040 1 061 1 110 1 132 993
Gemeinwirtschaftliche Leistung: Lehre und Forschung 754 736 852 931 925 986 1 125 1 159 1 237
Gemeinwirtschaftliche Leistung: Sonstige 473 745 793 812 940 994 1 136 1 406 1 544
Summe 3 322 3 717 3 966 4 414 4 767 5 037 5 553 6 028 6 188
Gesundheitsgüter
Medikamente, stationär 572 556 520 518 478 503 507 511 531
Medikamente, ambulant, verschreibungspflichtig 5 399 5 490 5 632 5 702 5 801 6 106 6 508 6 907 6 860
Medikamente, ambulant, frei verkäuflich 1 664 1 678 1 695 1 777 1 789 1 900 2 030 1 999 2 078
Verbrauchsprodukte 635 635 651 679 704 696 700 672 763
Therapeutische Apparate 1 814 1 739 1 682 1 743 1 831 1 894 1 957 2 000 1 981
Summe 10 083 10 098 10 181 10 419 10 604 11 100 11 702 12 088 12 214
Prävention
Primärprävention: Sucht 287 270 278 320 313 330 308 322 440
Primärprävention: Psychische Gesundheit, Schulgesundheit 184 179 173 173 171 167 181 183 182
Primärprävention: Unfälle und Verletzungen 120 138 130 130 128 129 128 121 137
Primärprävention: Lebensmittelsicherheit 172 171 169 170 175 180 188 157 152
Primärprävention: Aufklärung der Bevölkerung/Zielgruppen 193 171 169 170 173 173 186 233 267
andere Prävention 751 766 781 818 891 897 904 921 948
Summe 1 707 1 696 1 700 1 781 1 852 1 878 1 894 1 937 2 126
Verwaltung
Verwaltung öffentliches Gesundheitswesen 494 509 495 497 477 473 493 515 522
Verwaltung Sozialversicherungen 1 579 1 658 1 739 1 790 1 809 1 832 1 942 1 961 1 952
Verwaltung Privatversicherungen 845 830 665 558 584 630 668 681 742
Summe 2 918 2 996 2 899 2 845 2 870 2 935 3 103 3 157 3 216
Total 62 565 64 243 66 512 69 118 71 429 74 385 77 455 79 643 80 242
Quelle: Bundesamt für Statistik (BFS) – Kosten und Finanzierung des Gesundheitswesens
Datenbezug: opendata.swiss

1 Neuberechnung ab 2010. Retropolation auf Basis bisheriger Wachstumsraten für die Jahre 1995-2009. 

?grand_summary_rows


?summary_rows

#   tab_footnote("Gemeinwirtschaftliche Leistungen in Spitälern werden erst ab Rechnungsjahr 2010 ausgewiesen, vorher sind sie # unter anderen Leistungskategorien (L, N, O, Q) enthalten.", 
#                locations = cells_stub(rows = 1:3))